基于Adaboost-EMD-SVM的短期风电场功率预测方法

本发明公开了一种基于Adaboost‑EMD‑SVM的短期风电场功率预测方法，包括：样本集的获取：将风电场历史气象数据或数值天气预报数据作为样本集；对样本集的处理：对风速样本进行EMD分解，对分解模量进行归一化处理；基学习器的确定：针对EMD分解后的IMFi的特征，选取不同的SVM核函数；强学习机的获得：选取T组子SVM，以IMFi和对应的风向、气温为SVM的输入数据，利用Adaboost.RT对各子SVM进行增强训练，得到强学习机SVM(i)；将各IMFi分量及残差rn的SVM预测值叠加得到风速预测值，将风速预测值输入风功率转换曲线，得到电场功率的预测值；本发明减小了学习机参数对学习机性能的影响，提高了预测精度。